생성형 AI 효과, 금융·ICT엔 뚜렷…제조업은 제한적

국민대 오은영 교수, 생성형 AI, 생산성 변화·직업대체 인식 실증 분석

오은형 KIBS 교수 /국민대

생성형 인공지능(AI)이 산업 전반에 같은 속도로 생산성 향상을 가져오는 것은 아니라는 연구 결과가 나왔다. 금융, 정보통신, 전문서비스 분야에서는 AI 확산 이후 생산성 개선 효과가 상대적으로 두드러진 반면, 제조업에서는 변화가 제한적으로 나타났다는 분석이다.

11일 국민대학교에 따르면 오은영 KMU International Business School(KIBS) 교수는 생성형 AI가 한국 산업과 노동시장에 미치는 영향을 분석한 연구 논문 2편을 SSCI 국제학술지에 연이어 게재했다.

오 교수의 연구는 생성형 AI가 한국 경제와 노동시장에 미치는 영향을 산업 차원의 생산성 변화와 개인 차원의 직업대체 인식으로 나눠 분석했다. 국민대는 AI 시대 산업 경쟁력 강화와 노동시장 적응 전략을 마련하는 데 필요한 정책적 시사점을 제공할 것으로 기대하고 있다.

Journal of Information Technology & Politics에 게재한 생성형 AI와 불균등한 생산성 향상: 한국의 산업별 비대칭성에 대한 정치경제학적 분석(Generative AI and Uneven Productivity Gains: The Political Economy of Sectoral Asymmetry in South Korea) 논문은 생성형 AI 확산 이후 한국 산업별 생산성 변화를 분석했다.

연구 결과 생성형 AI의 초기 생산성 향상 효과는 금융, 정보통신, 전문서비스 분야에 상대적으로 집중됐다. 반면 제조업에서는 생산성 변화가 제한적으로 나타났다. 오 교수는 생성형 AI가 경제 전반의 생산성을 끌어올릴 잠재력을 갖고 있지만, 그 효과가 모든 산업에 균등하게 확산되지는 않는다고 분석했다. 산업 구조와 업무 방식에 따라 AI 활용 효과가 다르게 나타날 수 있다는 의미다.

Applied Economics Letters에 게재한 두 번째 논문 '누가 챗GPT를 두려워하는가?: 한국의 직업 대체 인식 분석'(Who Fears ChatGPT? Perceptions of Occupational Replacement in South Korea)은 챗GPT를 비롯한 생성형 AI의 직업 대체 가능성에 대한 한국 사회의 인식을 분석했다. 조사 결과 한국인들은 번역가, 데이터과학자, 금융자문가 등을 챗GPT가 대체할 가능성이 높은 직업으로 인식했다. 반면 교수, 연구자, 작가 등은 상대적으로 대체 가능성이 낮은 직업으로 평가했다.

연령에 따른 인식 차이도 확인됐다. 연구에서는 연령이 높을수록 AI로 인한 직업 불안을 더 크게 느끼는 것으로 나타났다. 생성형 AI 확산이 단순한 기술 수용 문제를 넘어 노동시장 불안과 사회적 인식 변화로 이어질 수 있음을 보여주는 대목이다.

오 교수는 "생성형 AI는 경제 전반의 생산성을 높일 수 있는 중요한 기술이지만, 그 효과가 모든 산업과 직업에 동일하게 나타나는 것은 아니다"라며 "AI 기술의 혜택을 보다 폭넓게 확산시키고 노동시장의 변화에 대응하기 위해서는 산업별·직업별 특성을 고려한 정책적 논의가 필요하다"고 말했다.